ai人工智能面相测试，ai人工智能面相测试免费

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于ai人工智能面相测试的问题，于是小编就整理了4个相关介绍ai人工智能面相测试的解答，让我们一起看看吧。

人工智能妆容推荐？

推荐，对于化妆小白来说人工智能识别相貌来进行妆容推荐是非常有帮助的，人工智能可以识别出长相上的缺憾和优越，以此进行推荐妆容，扬长避短的妆饰相貌。

样貌美学讲究三庭五眼，黄金比例，利用人工智能可以精确出妆容的比例，让个人相貌更符合美学标准。

ai支付是什么意思？

ai是什么意思我们先要知道，它就是人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。

它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，当下非常流行。

ai支付就是通过人工智能的科学方式实现的一种现代金融支付方式，也可理解为一种交易形式。比如我们现在接触到的扫码支付，刷脸支付。

通过刷脸支付是一种以AI人脸识别为核心的新型支付方式。人脸识别是一种基于人的相貌特征信息进行身份认证 的生物特征识别技术，技术的最大特征是能避免个人信息泄露，并采用非接触的方式进行识别。

我觉得这种支付方式是一种很好的体验，代替了以往的很多繁琐流程。

马化腾：微信已掌握每个人长相变化，能预测未来样貌，人工智能是怎么办到的？

其实如果真的有一项科技，能让我们看到未来的自己，还是很有意思的。虽然有些人可能或感到恐惧，但是“好奇”毕竟还是人类固有的一种情感冲动。马化腾所提到人脸识别方法也许真的能帮我们实现这个梦想。

首先全中国人的人几乎都在用腾讯的QQ和微信，腾讯利用自家的大数据，确实是能获得丰富的图像样本的。将这些代表用户不同阶段的照片进行3D建模分析，是能推导出一个人相貌变化的历程的，或许进而也能预测未来相貌变化的趋势。

2015年的时候，英国布拉福德大学视觉计算中心主管哈桑·乌盖尔就开发了一款应用，可以帮助父母来预测子女成年之后的样子，年龄范围可涵盖7岁至60岁。他制作了很多个案例，其中有一个就是英国乔治小王子未来的相貌，就是下面这4幅图。

还有贝克汉姆家的宝贝女儿哈珀，也被预测为一位大美女。

这种技术就属于人脸识别，它将孩子与父母的脸型融合，通过计算机总结三四十个面部特征，最终生成图像，哈桑·乌盖尔宣称这种软件的预测成功率可达到80%。最神奇的是，乌盖尔在为好莱坞女星安吉丽娜·朱莉做“逆推过程”试验时，发现用她幼年时的相片所预测出的结果，跟朱莉现在的模样惊人地一致。

所以说，用人脸识别来预测未来相貌，这并非什么不可能的事情，只不过以现有的技术水平而言，准确率还没能足够接近百分之百，这就需要我们耐心一点。

事实上，用人脸识别来预测相貌，属于跨年龄的度的人脸识别，是这项科技中非常有难度的一个问题。在目前的人脸识别技术中，遮挡、光线不足等都会影响人脸识别的精确度，更别提纵深分析一个人容貌的历史变化了。

唯一的问题是，如果腾讯真要认真搞这件事，恐怕光靠用户自行上传额照片是不够的，因为考虑到修图、拍摄角度等问题，有些照片并不适合用作分析。而就算获得了大量的用户正面清晰照，最稳妥的方法还是要结合父母的照片进行比对，并在摸索出一个清晰的人类相貌老化规律后，将技术推行到大多数人身上。

此外不要忘了，人的相貌是由基因和后天环境共同决定的，分析父母照片可以解决基因层面的分析问题，但是后天环境却有极大的不确定性，一个人的情绪、生存条件、心理状态等的变化，都会日积月累地改变他的相貌，这可是机器所预测不来的。

很多年以前我就曾想过人的长相，为什么很多人八杆子打不着却长的很像，现在人口这么多，变来变去都那样，当变的没的变的时候就会出现长的特别像的，有的长相可能现在看来独一无二，但或许多年以后，会出现跟你差不多甚至一模一样的脸。针对这个预测未来样貌的问题，我觉得小孩子比较有用一点吧，大人再怎么变也只会越来越老，至于怎么做到的，这个我对人工智能还了解甚少。

手机人脸识别会有安全性问题吗？

上周，随着小米Note3和iPhone X的新机发布，手机人脸识别解锁功能被大众认知，随即出现的各种吐槽段子充分体现了吃瓜群众的好奇心理，人脸识别解锁到底“好不好用”、“安不安全”、“化妆/卸妆影不影响”、“照片视频能不能解锁”、“安全性能不能保证”等等一系列的问题随之而来。

笔者同样十分好奇，究竟这项酷炫的“黑科技”是否真的如宣传的那般好用且安全？本着耳听为虚，眼见为实的态度，我们购买了一部小米Note3新机，对这一新功能一探究竟。

第一回合:人脸解锁好用吗？

我们先来看看人脸解锁在各种环境下是否好用。

众所周知，光照是影响摄像头拍摄和识别的重要因素之一，也必然会成为影响人脸识别效果的重要因素。我们分别尝试了逆光、暗光环境下人脸解锁的使用情况。

图1逆光场景图 2暗光环境

结论：经过测试Note3在逆光下仍能实现人脸解锁，但当场景中的光线较暗时，小米Note3人脸解锁会失败。

接着我们来看一下在面部不完全露出的情况下，人脸解锁是否会失败。我们分别用墨镜、口罩、围巾等物品遮住部分面部，进行测试。

图3戴墨镜

图4戴口罩

图5戴围巾

结论：在面部不完全露出的情况下，小米Note3无法实现人脸解锁。

第二回合:人脸解锁安全吗？

早在今年3.15晚会上主持人以照片模拟人脸的方式通过了手机人脸识别验证，引起了各方对人脸识别的质疑。那么，本次小米Note3的人脸识别解锁会存在类似的安全漏洞吗？

图63.15晚会

为了验证小米Note3的活体防御技术是否有效，我们先后使用了彩色打印人脸照片、手机电子照片、iPad电子照片、iPad视频进行实验，发现以上介质的人脸照片确实无法通过手机人脸解锁。

但是，接下来进一步的实验却让笔者有些意外，小米Note3的人脸识别对于真假活体的识别值得推敲哦！

首先我们先将被测试人的人脸通过人脸解锁功能入录到小米Note3中，并且验证本人可以正常使用自己的人脸迅速解锁小米Note3。

然后我们拍摄了一张被测试人的彩色人脸照片并打印出来，沿着人脸头像边缘剪下多于部分，将裁减后的人脸照片弯曲小角度后正对手机，手机竟然被解锁了！？

图7裁剪人脸照片

按照以上的思路，我们又做了一个实验。使用一张被测试人的彩色打印人脸照片正对小米Note3，并没有解锁成功。然而用遮挡物将照片外边框遮挡起来，形成不规则的边框，此时小米Note3可以迅速的解锁成功。

图8遮挡边缘的彩色人脸照片

随后，我们用一部5寸的手机拍摄被测试者人脸照片，用屏幕对准小米Note3，尝试了多次都没有成功解锁。而在用遮挡物将手机外边框遮挡后，小米Note3可以迅速的解锁成功。

图9遮挡边缘的手机人脸照片

通过以上三个实验确认了使用处理过的静态照片可以破解小米Note3的人脸解锁功能。下一步我们希望验证小米Note3对于视频是否有防伪技术。我们用iPad拍摄了一段被测试人的视频并循环播放，使用小米Note3正对iPad并触发人脸解锁功能没有成功。接下来还是使用遮挡物将iPad外边框遮挡起来后，小米Note3可以迅速的解锁成功。

图10遮挡边缘的iPad人脸照片

结论：通过以上的多个实验，我们分别可以通过裁剪过的人脸照片、遮挡边缘的人脸照片、遮挡边缘的手机人脸照片、遮挡边缘的iPad人脸视频录像等手段破解小米Note3的活体防御技术，看来小米Note3的人脸识别解锁安全性有待进一步提升啊。

测评小结：百花齐放的技术，有未来的人脸识别

据介绍，小米Note3使用了某厂商的人脸智能识别方案，采用AI人脸识别算法，可以有效防止他人通过翻拍照片、翻拍视频、打印照片等方式盗用用户设备。但实际检测后的结果，似乎没有预期的那么理想。

在小米Note3后一天推出的苹果iphoneX也采用了人脸识别的技术，其官方宣传的Face ID采用的技术是基于红外、双目摄像头、3D结构光人脸识别等技术，不同于小米Note3采用的只是基于大数据的人脸建模的人脸识别技术。由于iPhone X目前还未在中国发布，笔者无法实际进行相对应的测评。

随着人脸识别技术的发展，可见光+近红外、双目镜头、3D人脸识别等技术已经在其他领域的人脸识别产品中成功应用。未来，这类酷炫的“黑科技”必将更加成熟的应用在国产手机上，也将会取代指纹识别成为智能手机的标配。国产手机想要追上苹果甚至超越苹果，并不是难以实现，让我们一起拭目以待吧。

到此，以上就是小编对于ai人工智能面相测试的问题就介绍到这了，希望介绍关于ai人工智能面相测试的4点解答对大家有用。